Un laboratoire autonome pour la synthèse accélérée de nouveaux matériaux

Date de publication : 29 nov. 2023
Auteurs : Nathan J. Szymanski, Bernardus Rendy, Yuxing Fei, Rishi E. Kumar, Tanjin He, David Milsted, Matthew J. McDermott, Max Gallant, Ekin Dogus Cubuk, Amil Merchant, Haegyeom Kim, Anubhav Jain, Christopher J. Bartel, Kristin Persson, Yan Zeng & Gerbrand Ceder
Publié par : Nature

Pour combler l’écart entre les taux de criblage computationnel et la réalisation expérimentale de nouveaux matériaux, nous présentons l’A-Lab, un laboratoire autonome pour la synthèse à l’état solide de poudres inorganiques. Cette plate-forme utilise des calculs, des données historiques de la littérature, l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage actif pour planifier et interpréter les résultats des expériences réalisées en utilisant la robotique. Pendant 17 jours de fonctionnement continu, l’A-Lab a réalisé 41 nouveaux composés à partir d’un ensemble de 58 cibles, y compris une variété d’oxydes et de phosphates qui ont été identifiés à l’aide de données à grande échelle ab initio de stabilité de phase du Materials Project et de Google DeepMind. Des recettes de synthèse ont été proposées par des modèles de langage naturel formés sur la littérature et optimisés en utilisant une approche d’apprentissage actif ancrée dans la thermodynamique. L’analyse des synthèses échouées fournit des suggestions directes et exploitables pour améliorer les techniques actuelles de criblage et de conception de synthèse des matériaux. Le taux de réussite élevé démontre l’efficacité des plateformes basées sur l’intelligence artificielle pour la découverte de matériaux autonomes et motive une intégration plus poussée des calculs, des connaissances historiques et de la robotique.

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